NEWSLETTER - SEPTIEMBRE DE 2026
Bienvenidos a una nueva edición de vuestra Newsletter. Septiembre significa volver a clase, recuperar horarios y, para muchos estudiantes, enfrentarse a un problema que no aparece en ningún temario: encontrar una habitación que puedan pagar.
Este mes también analizamos el crecimiento del coche eléctrico, el uso de inteligencia artificial dentro de las empresas y la transformación industrial de China. Cuatro temas diferentes que nos permiten observar cómo cambian los mercados cuando evolucionan la tecnología, la oferta y las decisiones de los consumidores y las empresas.
1. ESTUDIAR FUERA DE CASA: CUANDO ELEGIR UNIVERSIDAD TAMBIÉN DEPENDE DEL ALQUILER
Conseguir una plaza en la universidad puede ser solo el primer problema. Para quienes tienen que abandonar su ciudad, comienza inmediatamente una segunda búsqueda: ¿dónde voy a vivir y cuánto me va a costar? El curso 2026-2027 ha comenzado con una presión especialmente elevada sobre el alojamiento universitario. Un estudio de Atlas Real Estate Analytics estima que en España existen alrededor de 677.390 estudiantes desplazados, un 3,5% más que el año anterior y un 14,5% más que en 2019. Frente a ellos se identifican unas 123.120 camas en residencias universitarias: aproximadamente una plaza por cada 5,5 estudiantes desplazados. Esto no significa que todos quieran vivir en una residencia —muchos prefieren compartir piso—, pero ayuda a entender por qué las habitaciones de alquiler se han convertido en una pieza fundamental del mercado universitario.
Y el coste cambia enormemente dependiendo de dónde se estudie. Según el índice de HousingAnywhere para el segundo trimestre de 2026, una habitación amueblada se situaba alrededor de 650 euros mensuales en Barcelona, 600 en Madrid, 550 en Málaga, 425 en Valencia, 390 en Sevilla, 370 en Salamanca y 333 en Granada. Son datos de una plataforma privada y, por tanto, no representan todos los contratos firmados en cada ciudad, pero permiten observar las fuertes diferencias entre destinos universitarios. Otra medición realizada por OCU sobre 6.580 anuncios publicados a finales de agosto encontró precios todavía superiores en las dos grandes ciudades: 735 euros mensuales en Barcelona y 689 en Madrid.
Aquí aparece una consecuencia económica importante: el precio de la vivienda puede terminar influyendo en la elección de universidad. Pensemos en un curso de diez meses. Una habitación de 370 euros en Salamanca supondría unos 3.700 euros solamente en alquiler. A 689 euros en Madrid serían 6.890 euros y, a 735 euros en Barcelona, 7.350 euros. Y todavía habría que añadir alimentación, suministros, transporte, material académico y el propio coste de los estudios. Para el curso 2026-2027, la beca general del Estado establece una cuantía fija ligada a la residencia de 2.700 euros para los estudiantes que cumplen los requisitos. En nuestro ejemplo, esa cantidad cubriría buena parte del alquiler anual de una habitación de 370 euros, pero menos del 40% de los diez meses de alquiler calculados con los precios medios observados por OCU en Madrid o Barcelona. Además, evidentemente, no todos los estudiantes tienen derecho a esa ayuda.
Salamanca permite verlo especialmente bien. HousingAnywhere situaba una habitación en torno a 370 euros mensuales durante el segundo trimestre de 2026. La ciudad tiene una enorme presencia universitaria y alrededor de 20.000 estudiantes llegados de fuera, según datos recogidos en septiembre. Aunque los precios siguen siendo inferiores a los de Madrid o Barcelona, la llegada concentrada de miles de estudiantes antes del comienzo de cada curso genera un fuerte aumento de la demanda en un periodo muy corto. El problema es que el número de habitaciones disponibles no puede aumentar a la misma velocidad.
Ahí aparece un concepto básico de Microeconomía: una oferta poco elástica. Si en septiembre llegan miles de estudiantes buscando alojamiento, no pueden construirse de repente miles de nuevas habitaciones o residencias. Cuando la cantidad disponible reacciona lentamente y la demanda aumenta, una parte del ajuste acaba realizándose mediante precios más elevados. De hecho, CRUE lleva tiempo advirtiendo de que la escasez de alojamiento universitario asequible puede perjudicar la igualdad de oportunidades y la movilidad de los estudiantes. En agosto valoró la decisión del Ministerio de Vivienda de destinar 45 millones de euros a promover este tipo de alojamientos, insistiendo precisamente en la insuficiencia de la oferta existente.
Por eso, el problema del alojamiento universitario va más allá de conseguir un piso antes de que empiecen las clases. Si dos estudiantes consiguen plaza en la misma carrera, pero uno puede vivir con su familia y el otro necesita destinar varios miles de euros al año a una habitación, el coste real de estudiar esa misma titulación es muy diferente para cada uno. En determinadas familias, esa diferencia puede condicionar si se estudia en Madrid, Salamanca o Granada, si se escoge una universidad cercana o incluso si es posible desplazarse.
La nota de corte, por tanto, puede no ser el único filtro para entrar en una universidad. Para algunos estudiantes existe otro que no aparece en ninguna tabla de admisión: el precio de vivir en la ciudad donde han conseguido la plaza.
2. EL COCHE ELÉCTRICO DEJA DE SER “EL COCHE DEL FUTURO”
Durante años hemos hablado del vehículo eléctrico como si perteneciera permanentemente al futuro. Sin embargo, los datos de septiembre muestran que empieza a ocupar una parte importante del mercado español. Durante el mes se matricularon 93.858 turismos, un 10,2% más que un año antes. De ellos, 31.945 fueron eléctricos puros o híbridos enchufables, un 56% más que en septiembre de 2025. En conjunto, representaron el 34% de todos los turismos vendidos: aproximadamente uno de cada tres coches nuevos necesitaba un enchufe.
El cambio resulta todavía más evidente si lo comparamos con el año anterior. En septiembre de 2025, los vehículos eléctricos e híbridos enchufables suponían aproximadamente el 24% del mercado; doce meses después alcanzan el 34%. Es decir, si imaginamos un concesionario que vende 100 coches, habría pasado de entregar unos 24 vehículos electrificados a 34 en apenas un año. Además, los eléctricos puros superaron durante 2026 la barrera de las 100.000 unidades vendidas y en septiembre se convirtieron en la segunda tecnología más matriculada.
¿Por qué está ocurriendo? No existe una única explicación. Cada vez hay más modelos disponibles, las ayudas públicas reducen parcialmente el coste de compra y la competencia entre fabricantes está aumentando. Al mismo tiempo aparecen las economías de escala: cuanto mayor es el volumen de producción, más unidades existen entre las que repartir costes como el desarrollo tecnológico, el diseño de una plataforma o determinadas inversiones en fábricas. Esto puede ayudar a reducir los costes medios de producción y permitir precios más competitivos.
También existe otra consecuencia observable. Según ANFAC, las emisiones medias de los turismos matriculados en septiembre descendieron hasta 88,5 gramos de CO₂ por kilómetro, un 9% menos que un año antes. Por tanto, el cambio tecnológico comienza a ser suficientemente grande como para aparecer no solo en las estadísticas de ventas, sino también en las características del conjunto de vehículos nuevos.
Eso sí, conviene poner las cifras en perspectiva. Entre enero y septiembre de 2026 se vendieron 912.059 turismos, un 6,7% más que el año anterior, pero todavía un 5,5% menos que en el mismo periodo de 2019. La transformación más interesante no está únicamente en que compremos más coches, sino en qué coches estamos comprando. Y ese cambio está modificando también quién puede competir en el mercado, algo especialmente importante ante el crecimiento de los fabricantes chinos.
3. LA IA YA NO SOLO CONTESTA: EMPIEZA A HACER TAREAS
La inteligencia artificial está dejando de utilizarse únicamente para responder preguntas, generar textos o resumir documentos. Dentro de las empresas empieza a avanzar hacia los llamados agentes de IA, sistemas capaces de participar en procesos que incluyen varios pasos: consultar información, clasificar documentos, preparar respuestas o ayudar a un usuario a realizar determinadas operaciones.
Un ejemplo reciente lo encontramos en Bankinter. El 30 de septiembre presentó un asistente de inteligencia artificial integrado en su página web y aplicación. Un cliente puede escribir que quiere descargar un certificado de titularidad, consultar movimientos antiguos, devolver un recibo o modificar una transferencia periódica, y el sistema interpreta la petición y le dirige hacia la función necesaria. La operación final continúa en manos del cliente, pero desaparece parte del tiempo dedicado a buscar entre menús y opciones.
Desde el punto de vista económico, el aspecto más interesante es la productividad. La encuesta global de McKinsey de 2026 muestra que el 80% de los encuestados considera que la IA ha aumentado su productividad individual y alrededor de la mitad afirma que también le ayuda a tomar mejores decisiones. Sin embargo, solamente el 37% de las organizaciones declara que la IA ha tenido ya una contribución positiva en su EBIT —el resultado antes de intereses e impuestos—.
Aquí aparece una diferencia importante entre hacer las cosas más rápido y generar más valor. Pensemos en un empleado que necesita dos horas para elaborar un informe y consigue reducir el trabajo a una hora gracias a la IA. Técnicamente, su productividad en esa tarea ha aumentado. Pero el beneficio real para la empresa dependerá de qué haga con la hora que ha liberado: puede utilizarla para atender a otro cliente, analizar una nueva inversión, preparar otro informe o, simplemente, continuar realizando exactamente el mismo volumen de trabajo.
De hecho, las empresas que están obteniendo más resultados parecen diferenciarse precisamente en cómo reorganizan sus procesos. McKinsey señala que solo alrededor del 6% de las organizaciones analizadas puede considerarse un grupo de alto rendimiento en IA, al atribuirle al menos un 5% de su EBIT y considerar significativo su impacto. En otro análisis de septiembre, cerca del 75% de las compañías con mejores resultados había rediseñado procesos de trabajo alrededor de la IA, frente a aproximadamente una cuarta parte del resto.
Por eso, el reto empresarial probablemente no consista simplemente en “tener IA”. Una calculadora no hizo productiva automáticamente a ninguna empresa por el mero hecho de comprarla; lo importante fue cómo permitió cambiar la manera de trabajar. Con la inteligencia artificial puede ocurrir algo parecido, pero a una escala mucho mayor. La cuestión económica será comprobar si las horas ahorradas terminan transformándose en más producción, mejores servicios, nuevas tareas o mayores salarios y beneficios.
4. “MADE IN CHINA”: DE FABRICAR BARATO A FABRICAR TECNOLOGÍA
Durante décadas, la etiqueta “Made in China” estuvo asociada principalmente a grandes volúmenes de producción y costes reducidos. Sin embargo, esa imagen explica cada vez peor la realidad industrial del país. Los datos publicados en septiembre muestran que algunas de las ramas que más crecen en China son precisamente las relacionadas con la tecnología, la automatización y la transición energética.
Según la Oficina Nacional de Estadística china, en agosto de 2026 la producción de las grandes empresas industriales aumentó un 5,2% interanual y la manufactura lo hizo un 6,1%. Sin embargo, la manufactura de alta tecnología creció un 16,7%, más de tres veces el ritmo del conjunto industrial. La fabricación de equipos aumentó, por su parte, un 12,1%.
Los productos concretos permiten entender mejor el cambio. Durante agosto China produjo alrededor de 1,65 millones de vehículos de nuevas energías, un 21,9% más que un año antes. También fabricó 96.174 robots industriales, con un crecimiento interanual del 34,6%, mientras la producción de circuitos integrados aumentó un 20,6%. Incluso la fabricación de baterías de ion-litio creció un 57,2%. Estamos hablando de productos fundamentales para vehículos eléctricos, automatización, electrónica y almacenamiento energético.
El caso de los robots es especialmente interesante desde el punto de vista económico. Un robot industrial no es solamente un producto que China puede vender: también es capital que puede utilizar para fabricar otros productos. Si una empresa introduce robots en una línea de producción y consigue fabricar más unidades con las mismas horas de trabajo, aumenta su productividad. Es decir, China no solo está ampliando el volumen de su industria, sino también invirtiendo en herramientas que pueden aumentar su capacidad productiva futura.
A esto se añade la enorme escala del mercado. Cuando una empresa fabrica millones de vehículos, baterías o componentes puede repartir determinados costes fijos entre muchísimas unidades, automatizar procesos y negociar grandes contratos con proveedores. Son nuevamente economías de escala, pero aplicadas a cadenas industriales que reúnen fabricantes de baterías, electrónica, componentes y automóviles en un mismo ecosistema. La cifra de vehículos eléctricos permite visualizarlo: en los ocho primeros meses de 2026 China produjo alrededor de 10,6 millones de vehículos de nuevas energías, según sus estadísticas oficiales.
Eso no significa que toda la industria china avance al mismo ritmo. En agosto, por ejemplo, la producción total de automóviles cayó un 2,7% interanual mientras la de vehículos de nuevas energías aumentaba un 21,9%. El contraste refleja precisamente una transformación interna: algunas industrias tradicionales pierden fuerza mientras los sectores asociados a electrificación y tecnología ganan peso.
Y aquí se conecta esta noticia con la anterior sobre el automóvil español. Mientras uno de cada tres turismos vendidos en España durante septiembre ya era eléctrico o híbrido enchufable, China está construyendo una capacidad gigantesca para producir precisamente esos vehículos, sus baterías y buena parte de sus componentes. Para Europa, competir con China ya no significa solamente competir contra salarios o productos baratos. Significa hacerlo frente a empresas que combinan tecnología, automatización, grandes cadenas de suministro y economías de escala.